摘要： 主要区别：假设x表示输入，y表示类别标签。判别式模型（Discriminative Model）主要对P(y|x)建模，得到判别函数。所需要做的就是优化判别函数，使得数据可分。它更能反映数据之间的差异性，而对数据本身的性质并不关心。生成式模型（Generative Model）主要对P(x,y)进行建模，得到概率密度模型。它要求训练样本数量尽可能的大。它更关心数据本身的情况，数据整体的分布，数据的相似度，而不关心到底判决界面在哪里。生成式模型的应用范围比较广，它可以通过贝叶斯公式转换为P(y|x)，然后进行分类。它还可以用作其他目的，比如直接运用P(x,y)生成(x,y)数据对。应用常见的判别 阅读全文